Асланбек Имашев 
Нередкой проблемой в нефтедобыче становится ситуация, когда скважины перестают давать нефть, хотя сейсмические исследования указывают на наличие запасов под землей. Это приводит к значительным финансовым потерям и неэффективному использованию ресурсов, что в современных условиях становится все более критичным с точки зрения экономики и экологии. Примером может служить ситуация на месторождении в Северном море, где бурение началось в 2008 году. По первоначальным оценкам, добыча могла продолжаться 20–30 лет, однако уже через два года скважина иссякла, поставив инженеров в тупик. Основной причиной подобных случаев является сложная геологическая структура самого нефтяного резервуара.
Чтобы решить эту проблему, исследователи из Университета штата Пенсильвания применили новый подход. Традиционно геологи определяют местоположение и размер залежей, анализируя, как звуковые волны проходят сквозь землю. Нефть находится не в подземных озерах, а пропитывает пористые породы. Поскольку твердая порода проводит звук лучше, чем насыщенная нефтью, замедление звуковых волн помогает создавать трехмерные карты месторождений, подобно медицинскому УЗИ. Однако такие карты часто оказываются неполными.
Ученые предположили, что стандартные методы упускают важные детали. Они решили усовершенствовать анализ, добавив к нему два новых компонента. Во-первых, они ввели четвертое измерение – время, получая сейсмические изображения одного и того же участка в разные даты. Во-вторых, помимо времени прохождения звука, они начали анализировать и его амплитуду – то, насколько сильно нефть ослабляет громкость сигнала. Такой комплексный подход позволяет составить более точную картину происходящего под землей.
Реализация этой идеи потребовала огромных вычислительных мощностей. Для обработки такого массива данных исследователи использовали суперкомпьютер Bridges-2, доступ к которому был предоставлен через сеть передовых вычислительных центров Национального научного фонда США ACCESS. Система Bridges-2 обладает не только тысячами высокопроизводительных процессоров, но и значительным объемом оперативной памяти – от 256 до 512 гигабайт на узел, что в 8–16 раз больше, чем у мощного игрового ноутбука. Это позволило обрабатывать большие фрагменты данных без постоянного обращения к хранилищу, что значительно ускорило расчеты.
Первоначальные результаты, полученные на тестовом участке площадью около 23 квадратных километров, подтвердили правоту ученых. Оказалось, что традиционные трехмерные изображения, основанные на однократном замере, упускали из виду внутренние структуры в самом резервуаре. Например, они не замечали прослойки плотной породы внутри нефтеносного пласта. Такой барьер не замедлял звук достаточно сильно, чтобы его можно было обнаружить старыми методами, но при этом он физически блокировал доступ к нефти, находящейся под ним. В некоторых случаях решение оказалось простым – достаточно пробурить скважину немного глубже, чтобы обойти препятствие и получить доступ к остальным запасам.
В настоящее время команда работает над масштабированием своего метода, чтобы применять его для анализа полномасштабных нефтяных месторождений площадью в десятки квадратных километров. Это позволит создавать значительно более точные карты и повысить эффективность добычи на уже существующих и новых скважинах.
